Incertidumbres de los ciclones tropicales: interacciones extratropicales y su impacto en la predictibilidad

dc.contributor.advisorMartín Pérez, María Luisa
dc.contributor.advisorGonzález Alemán, Juan Jesús
dc.contributor.authorLópez Reyes, Mauricio
dc.date.accessioned2026-02-17T13:15:29Z
dc.date.available2026-02-17T13:15:29Z
dc.date.defense2025-07-01
dc.date.issued2026-02-17
dc.descriptionTesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Físicas, leída el 01/07/2025
dc.description.abstractLos ciclones tropicales (TC, por sus siglas en inglés) son sistemas atmosféricos de gran relevancia debido a su impacto en regiones costeras, especialmente en zonas altamente pobladas, donde generan precipitaciones extremas, inundaciones y vientos destructivos. En los últimos años, el aumento en la intensidad de estos sistemas ha planteado desafíos significativos para la predicción meteorológica, especialmente en la modelización de la transición extratropical y la interacción de los TC con otros sistemas atmosféricos de latitudes medias. Esta tesis aborda tres casos de estudio relevantes: la transición extratropical del huracán Leslie (2018), la influencia del huracán Michael (2018)en la incertidumbre predictiva de Leslie, y la intensificación rápida del huracán Lidia (2023)en el Pacífico nororiental. Los objetivos principales de esta investigación son analizar el impacto de las condiciones iniciales y las interacciones atmosféricas en la predicción de TC en escenarios de alta incertidumbre. En particular, se busca: 1) evaluar la sensibilidad de las trayectorias e intensidades del huracán Leslie a diferentes condiciones iniciales provenientes de modelos globales como el Integrated Forecasting System (IFS) y el Global Forecast System (GFS);2) examinar la influencia remota del huracán Michael en la incertidumbre de la predicción de Leslie mediante el uso de sistemas de predicción por conjuntos; y 3) analizar la intensificación rápida del huracán Lidia mediante el estudio de la interacción vaguada-TC y su impacto en los forzamientos dinámicos en niveles altos...
dc.description.abstractTropical cyclones (TCs) are highly relevant atmospheric systems due to their impact on coastal regions, particularly in densely populated areas where they cause extreme precipitation, flooding, and destructive winds. In recent years, the increasing intensity of these systems has posed significant challenges for weather forecasting, particularly in modeling extratropical transition and the interaction of TCs with other mid-latitude atmospheric systems. This thesis addresses three relevant case studies: the extratropical transition of Hurricane Leslie (2018), the influence of Hurricane Michael (2018) on the predictive uncertainty of Leslie, and the rapid intensification of Hurricane Lidia (2023) in the northeastern Pacific. The primary objectives of this research are to analyze the impact of initial conditions and atmospheric interactions on TC prediction in high-uncertainty scenarios. Specifically, this study aims to: 1) assess the sensitivity of Hurricane Leslie’s tracks and intensities to different initial conditions from global models such as Integrated Forecasting System (IFS) and Global Forecast System (GFS); 2) examine the remote influence of Hurricane Michael on Leslie’s forecast uncertainty using ensemble prediction systems, and 3) analyze the rapid intensification of Hurricane Lidia by studying the trough-TC interaction and its impact on upper-level dynamic forcing...
dc.description.facultyFac. de Ciencias Físicas
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/132499
dc.language.isospa
dc.page.total266
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherUniversidad Complutense de Madrid
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu551.55(043.2)
dc.subject.ucmMeteorología (Física)
dc.subject.unesco2509 Meteorología
dc.titleIncertidumbres de los ciclones tropicales: interacciones extratropicales y su impacto en la predictibilidad
dc.typedoctoral thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublicationfe9edb01-c3b8-4c71-be7e-9e4dedb7ecf8
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